所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）の性能を最大限に引き出し、Gemma 2やLlama 3といった最新のLLMを高速に動作させるPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基礎（pipでのインストールや関数の呼び出し）がわかれば、ライブラリのセットアップから推論実行まで、今日中にローカル環境で完結できます。 クラウドAPIを使わず、完全にオフラインで「自分のMac上でAIが思考する状態」を構築するのが今回のゴールです。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、自分のPCリソースを最大限に活用して、Llama 3やMistralなどの最新モデルを爆速で動かす「自分専用のAI推論環境」を構築できます。 具体的には、llama.cppをビルドし、GGUF形式のモデルをGPUへオフロードして、PythonからAPI経由で呼び出すスクリプトを完成させます。 クラウドのAPI料金を気にせず、機密情報を外に出さないローカル完結型の開発基盤を手に入れることがこの記事のゴールです。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3などの最新LLMを高速に動作させるPythonスクリプト Hugging Faceからモデルを自動ダウンロードし、量子化（軽量化）して実行する一連のパイプライン ストリーミング形式で回答を表示し、CLI（コマンドライン）で対話できる実用的なツール 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude CodeとCursorを組み合わせ、対話だけで「特定サイトからニュースをスクレイピングし、要約してLINEやSlackに通知するツール」をゼロから完成させます。 Pythonの基本的な読み書きができることを前提としますが、環境構築から実行まで、私が実務で使っているワークフローをすべて公開します。 最終的には、ターミナルからClaude Codeに指示を出し、Cursorでコードを微調整する、現代最強のAI開発体験を手にできます。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3.1やGemma 2などの最新LLMと高速にチャットできるPythonスクリプトを構築します。 前提知識: ターミナルの基本操作、Pythonの基本的な文法（pipでのライブラリ導入など）がわかること。 必要なもの: Apple Silicon搭載のMac、インターネット環境。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、Llama 3.1 8Bなどの最新LLMを「GGUF形式」に変換・軽量化し、Pythonから高速に呼び出す推論スクリプトが完成します。 単に「動いた」で終わらせず、VRAM使用量をコントロールして、あなたのPCスペックを最大限に引き出す設定をマスターしていただきます。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要でChatGPTのようにチャットができ、PDFなどのドキュメントを読み込ませて解析（RAG）も可能なローカルLLM環境を構築します。 外部APIにデータを送らないため、機密情報の要約やコード解析をセキュアに行える環境が手に入ります。 必要なものは、一定スペック以上のPC（Windows/Mac/Linux）のみです。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ターミナルから直接コードを書き換え、テストまで自律実行する「Claude Code」と、視覚的なコード編集に強い「Cursor」を同期させ、API連携型のフルスタックWebアプリ（FastAPI + React）をゼロから構築します。 ...
クラウドに課金せず、VRAM 12GB程度のコンシューマーGPUやApple Silicon Macで、7B〜14Bクラスのモデルを「実用速度」で動かす手法を解説します。 この記事の手順を終える頃には、自分のPC内にプライベートなAIチャット環境が完成しています。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要で動作し、データが外部に流出しない完全プライベートなChatGPT風チャット環境 最新のオープンソースモデル（Llama 3.1、Gemma 2、Mistral等）をGUIで即座に切り替えて検証できる基盤 前提知識: 基本的なコマンド操作（ターミナルやコマンドプロンプト）ができること、Dockerの概念をなんとなく知っていること 必要なもの: NVIDIA製GPU（推奨）またはApple Silicon搭載のMac、Docker環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...